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药物|它不是药神( 二 )


拆开来看 ， 一方面 ， 一款新药研发的成本正在不断上探 。
过往 ， 我们就常听到新药研发“10 年 10 亿美元”的传说 。虽然这样的时间和金钱成本已然十分不菲 ， 但眼下的实际开销仍一路水涨船高 。
塔夫茨药物研发中心对三十年来的新药研发统计后发现 ， 目前开发一个上市新药的直接现金支出为 13.95 亿美元 ， 间接时间成本为 11.63 亿美元 ， 还有被批准后的后续研发费用 3.12 亿美元 ， 这样开发一个新药总价高达 28.70 亿美元 。
当然 ， 国内目前有很多 fast-follow 及 me-better 的新药项目 ， 相对而言能节约不少 。可但凡要做国际多中心临床试验 ， 又或者试图靠自己找新的靶点 ， 所耗费的时间和金钱也并不会少到哪去 。
另一方面 ， 不断上涨的成本却并没有换来更高的成功率 。如下图所示 ， 每 10 亿美元能产生的新药数量从上世纪 60 年代开始便几乎在不断走低 。
药物|它不是药神
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图源：百度自然语言处理部总监、螺旋桨 PaddleHelix 生物计算平台负责人何径舟演讲
在对 2011 年~2020 年十年间 1779 家药企的 9704 个药物临床项目进行研究后 ， 生物技术行业组织 BIO 发现 ， 这些药物从进入临床 I 期到获得美国 FDA 批准上市的成功率平均只有 7.9% ， 其中肿瘤药物的成功率只有 5.3% ， 而一款药物的成功平均耗时 10.5 年 。
药物|它不是药神
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也正因如此 ， 药企的回报率也在不断下降 。据德勤统计 ， 16 家全球巨头药企的研发回报率已从 2010 年的 10.1% ， 下降到了 2016 年的 3.7% 。
就算中国的创新药走到这一步还有点距离 ， 但这换谁能不焦虑呢？
不仅如此 ， 在同一靶点、差不多适应症上的内卷 ， 还会让已经成功上市产品的药企面对极大的商业化压力 。巨头尚且如此 ， 譬如同属 PD-1 的 BMS 的 O 药和默沙东的 K 药 ， 都在市场里挤破头 ， 小公司又该如何自处？
当然 ， 新药研发进入瓶颈的原因很复杂 ， 我们今天就只谈谈药企遇到的困难 。
从流程上来看 ， 如今一款新药的诞生要经历药物发现（此处我们将靶点验证合并到这一阶段）、临床前研究、临床试验、监管审批与上市后监测四大阶段 。
药物|它不是药神
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虎嗅根据塔夫茨研究数据整理
其中 ， 药物发现是最基础也最重要的一步 ， 从研究和靶点验证、靶点药理学和生物标志开发 ， 再到先导化合物发现、先导化合物优化 ， 从而找到可以解决某一疾病的有效化合物 。
但正如鄂维南介绍 ， 眼下生物设计是非常经验化的学科 。
简单来讲 ， 从事药物研发的科学家们凭着前辈学者们的研究 ， 再加上自己多年积累下的经验 ， 来推测哪些靶点和化合物可能可行 ， 再通过一次次的实验——从分子到细胞、动物 ， 再到人体身上——来验证其吸收、代谢、有效性及毒性 。
用恒瑞医药高级副总经理兼全球研发总裁张连山的话来说便是 ， “过去我们都是从猜做药” 。
“后来有了计算机辅助 ， 能做的靶点做了非常多 ， 但到今天 ， 太复杂了 ， 一个新的靶点都找不到” ， 做药物研发近三十年的他也不由感慨 。
的确 ， 随着我们用更多更精细地方式挖掘人体 ， 所得到的数据量 ， 包括基因组学、蛋白质组学、单细胞组学 ， 无论从复杂程度还是数量来说都愈发“失控” 。“诊疗必须基于海量数据和多参数的表征 ， 这样一个时代已经来临” ， 中国科学院院士谭蔚泓断言 。
而维数灾难之下 ， 如何从中找到规律 ， 是矗立在科学家面前又一个颇具难度的挑战 。
尤其在过往的工具渐渐失效的当下 ， 大家的一个设想是 ， 用人类的智慧训练AI来猜 ， 或许能成为提效降本的不错方式 。


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